公安大数据警务大数据分析系统专项方案设计图文.doc
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1、公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案产品推荐2:激光投影:最佳大屏解决方案产品推荐3:智慧展厅:综合应用解决方案物联网与大数据作为信息时代技术产物,受到社会各界广泛关注,如何运用物联网技术与大数据分析算法提高办案效率,已成为各国警方分析研究课题。本文构想了一套基于物联网技术警务大数据分析模型,旨在探讨该套模型在实际应用中可行性,以及也许遇到困难。背景简介警察作为一种国家重要机构,肩负着维护社会稳定,打击违法犯罪重要职责,面对着越来越狡猾犯罪分子,警方需要有效提高防止和打击犯罪能力,单靠警员人工破案已无法满足社会需求,因而国家提出“科技强警”发展战
2、略,借助高科技装备、信息化手段协助警方打击违法犯罪,“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而,随着信息时代到来,犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽,老式信息化手段已很难协助警方迅速分析研判。近年来,“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知,知名“google汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用典型案例。这两个在几年前还不为人知技术名词,好像是在一夜之间闯入了咱们生活,将人们拉入了科幻电影中场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢?物联网技术是运用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新方式联系在一起,形成人与物、物与物互联,实现信息化,远程管理控制和智
3、能化网络。作为物联网之后IT行业又一大颠覆性技术革命,大数据是信息爆炸时代产物,人们每天上网、交流、购物、订票产生了数以亿级数据,而这项技术意义并不在于掌握了庞大数据信息,而在于对这些具故意义数据进行专业化预测解决。警方分析研判核心是挖掘人员、组织、案(事)件、阵地以及物品五要素之间关联关系,如果可以借助物联网技术获取五要素信息,那么将大大提高警方获取线索信息效率,同步也能避免人为错误。而面对庞杂线索信息,则可以借助大数据分析技术实现进一步,高效挖掘分析,进而迅速找出五要素之间关联关系。本文试图探讨构建一套基于物联网技术警务大数据分析模型,借以提高警方线索采集和分析研判过程精确性和效率。技术架
4、构基于物联网技术警务大数据分析模型是一种运用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖掘分析系统模型。它涉及了物联感知层、数据传播层、数据分析层以及数据展示层,同步,它还要与既有公安信息网有效融合,实现信息共享碰撞。物联感知层警务物联网,是指运用感知技术与智能装置对警务工作关注对象进行自动感知辨认,通过网络,技术解决和智能分析,实现对关注对象状态和态势信息实时掌握,达到对关注对象动态监测、精准管理和科学指挥目。当前警方所应用场景有旅客身份证查验、警车警员GPS定位、城区视频监控、道路卡口车辆监控、重点部位报警防范、重点人员手机定位、枪支RFID标签定位等,可以采集到人员、车辆以及物品都市
5、时空数据,为警方建立基本要素排查提供大量真实可靠原始数据。数据传播层通过移动互联网、有线网络等媒介传播到系统模型物联网数据,具备数据量大,且分布在不同步域,空域特点,是无法直接使用,为此需要按照一定原则规则对它们进行初步筛选和归类整合,将其转化为兼容系统模型,具备统一规范原则“元数据”。数据分析层通过初步归类整合数据仍旧是海量且缺少直观联系关系,无法为警方提供研判根据,为此需要借助专业数据挖掘算法对这些数据进一步分析、整合。同步还要与公安信息网中线索与情报进行碰撞,以减少单一数据源导致信息可靠性低等问题。惯用分析算法有分类分析、回归分析、聚类分析以及关联分析。分类分析依照一定分类准则将具备不同
6、特性数据划分到不同类别过程。以某地区团伙作案为例,该区域近一段时期是团伙犯罪高发期,警方对该区域以及邻近区域娱乐场合以及出租屋人员进行集中排查,采集到大量身份证信息和手机串号信息。通过对半夜时段身份证号以及手机串号进行碰撞,可以筛选出一批经常出入于犯罪高发区可疑人员名单,进而协助警方缩小排查范畴。回归分析通过对自变量和因变量做一定有关性分析,由此建立回归方程,用以预测变量依赖关系。加利福尼亚警方曾运用火灾预警系统来预测建筑物火情以及分析纵火案。加利福尼亚警方通过将一年内火灾案件与当每天气,建筑物自身因素等资料数据化,形成了一套火灾级别与火灾因素拟合函数,当火灾因素点越丰富时,拟合出来火灾隐情拟
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